Suchergebnisse für "elektor OR ai OR guest OR edition OR 2024 OR de"

Diese Ausgabe steht allen GOLD- und GREEN-Mitgliedern auf der ElektorMagazine-Website zum Download bereit! Sie sind noch kein Mitglied? Hier klicken! KI-Sicherheitssystem AlertAlfredMit einem Raspberry Pi 5 plus Hailo-8L-Modul KI in der ElektronikentwicklungEin Update nach nur einem Jahr Einführung in KI-AlgorithmenPrompt: Welche Algorithmen werden in KI-Tools verwendet? Einplatinencomputer für KI-ProjekteÜberblick und Hintergründiges Von Sensordaten zu Modellen des Machine LearningGestenerkennung mit einem Beschleunigungssensor und Edge Impulse Bau eines undichten, integrierenden und Feuer spuckenden NeuronsKünstliche Intelligenz ohne Software ChatGPT für den ElektronikentwurfMacht GPT-4o es besser? KI at the Edge mit dem ESP32-P4 Sprachfunktionen auf dem Raspberry Pi ZeroWenn Übertaktung Sprachanwendungen ermöglicht Die wachsende Rolle von Edge-KIEin Trend, der die Zukunft prägt Die Macht der Edge-KI entfesselnEin Gespräch mit François de Rochebouët von STMicroelectronics Eine VHDL-Uhr, entwickelt mit ChatGPT Die wahren Auswirkungen der KISayash Kapoor über „KI-Schlangenöl“ und mehr Das Neueste von BeagleBoardBeagleY-AI, BeagleV-Fire, BeagleMod, BeaglePlay und BeagleConnect Freedom Moskito-Erkennung mit offenen Daten und Arduino Nicla Vision KI heute und morgenEinblicke von Espressif, Arduino und SparkFun Zeitleiste: Künstliche Intelligenz BeagleY-AIDer neuste Einplatinencomputer für KI-Anwendungen KI im FokusPerspektiven aus der Elektor-Community Maschinelles Sehen mit OpenMVBau eines Limonadendosen-Detektors Ein Gespräch mit dem digitalen VerstandChatGPT vs. Gemini Skilling Me Softly with this Bot?Scheitert die KI-Revolution im elektronischen Bereich an mangelnder sozialer Präzision?

Lesen (+) (–)

Diese Ausgabe steht allen GOLD- und GREEN-Mitgliedern auf der ElektorMagazine-Website zum Download bereit! Sie sind noch kein Mitglied? Hier klicken! Was genau ist eigentlich Edge-KI?Intelligenz direkt im Gerät Wir stellen vor: Edge Impulse StudioKI-Modelle für Edge-Geräte einfach erstellen und bereitstellen Keyword Spotting mit Edge ImpulseErfassen, Trainieren und Implementieren Intelligente Gerätesteuerung per Sprachbefehl mit Nordic Thingy:53 Edge-KISchlüsselbegriffe zum Verständnis von Edge-KI und Machine Learning Crashkurs: Einstieg in Edge ImpulseWie Sie mit dem Arduino Nano 33 BLE Sense ein ML-Modell erfassen, trainieren und bereitstellen Ein neues Kapitel für ArduinoVom Hobby-Board zur Edge-Computing-Plattform Erste Schritte mit Objekterkennung auf Edge-Geräten Fehlererkennung auf LeiterplattenComputer Vision mit dem Raspberry Pi KI-Skalierung für kleinste Geräte Optimierung der Energieeffizienz bei batteriebetriebenen Edge-KI-Geräten KI-ToasterWenn Edge-KI das Frühstück rettet Thundercomm Rubik Pi 3Raspberry Pi trifft Edge-KI Unternehmensführung, Embedded ML und die Edge-Revolution Vision-Language-Modelle für Edge-GeräteKaskadierte Modelle für höhere Zuverlässigkeit Lernen Sie Edge Impulse kennenFragen aus der Elektor-Community Projekt-Update #5: Energiemessgerät mit ESP32Haushaltsgeräte mit Edge-KI erkennen Bewegungserkennung mit Anomalie-ErkennungEin End-to-End-Tutorial Intelligentes Belüftungssystem: Verbindung von Schall- und UmweltdatenEin Dual-MCU-Ansatz mit Machine Learning für die automatische Steuerung von Fenstern und Jalousien Sprachsteuerung für Ohrhörer und Headsets Edge-KI: Intelligente Geräte auf dem Vormarsch

Lesen (+) (–)

Diese Ausgabe steht allen GOLD- und GREEN-Mitgliedern auf der ElektorMagazine-Website zum Download bereit! Sie sind noch kein Mitglied? Hier klicken! Was genau ist eigentlich Edge-KI?Intelligenz direkt im Gerät Wir stellen vor: Edge Impulse StudioKI-Modelle für Edge-Geräte einfach erstellen und bereitstellen Keyword Spotting mit Edge ImpulseErfassen, Trainieren und Implementieren Intelligente Gerätesteuerung per Sprachbefehl mit Nordic Thingy:53 Edge-KISchlüsselbegriffe zum Verständnis von Edge-KI und Machine Learning Crashkurs: Einstieg in Edge ImpulseWie Sie mit dem Arduino Nano 33 BLE Sense ein ML-Modell erfassen, trainieren und bereitstellen Ein neues Kapitel für ArduinoVom Hobby-Board zur Edge-Computing-Plattform Erste Schritte mit Objekterkennung auf Edge-Geräten Fehlererkennung auf LeiterplattenComputer Vision mit dem Raspberry Pi KI-Skalierung für kleinste Geräte Optimierung der Energieeffizienz bei batteriebetriebenen Edge-KI-Geräten KI-ToasterWenn Edge-KI das Frühstück rettet Thundercomm Rubik Pi 3Raspberry Pi trifft Edge-KI Unternehmensführung, Embedded ML und die Edge-Revolution Vision-Language-Modelle für Edge-GeräteKaskadierte Modelle für höhere Zuverlässigkeit Lernen Sie Edge Impulse kennenFragen aus der Elektor-Community Projekt-Update #5: Energiemessgerät mit ESP32Haushaltsgeräte mit Edge-KI erkennen Bewegungserkennung mit Anomalie-ErkennungEin End-to-End-Tutorial Intelligentes Belüftungssystem: Verbindung von Schall- und UmweltdatenEin Dual-MCU-Ansatz mit Machine Learning für die automatische Steuerung von Fenstern und Jalousien Sprachsteuerung für Ohrhörer und Headsets Edge-KI: Intelligente Geräte auf dem Vormarsch

Lesen (+) (–)

Mit diesem Praxis-Bundle können Sie echte Edge-AI-Anwendungen mit dem Raspberry Pi entwickeln Raspberry Pi AI HAT+ (13 TOPS) Das Raspberry Pi AI HAT+ ist eine Erweiterungsplatine für den Raspberry Pi 5, die einen integrierten Hailo AI-Beschleuniger enthält. Dieses Add-on bietet einen kostengünstigen, effizienten und leicht zugänglichen Ansatz für die Integration von leistungsstarken KI-Funktionen, mit Anwendungen in den Bereichen Prozesssteuerung, Sicherheit, Heimautomatisierung und Robotik. Das AI HAT+ wird über die PCIe Gen3-Schnittstelle des Raspberry Pi 5 angeschlossen. Wenn auf dem Raspberry Pi 5 eine aktuelle Version des Raspberry Pi OS läuft, erkennt es automatisch den integrierten Hailo-Beschleuniger und macht die neuronale Verarbeitungseinheit (NPU) für KI-Aufgaben verfügbar. Darüber hinaus unterstützen die im Raspberry Pi OS enthaltenen rpicam-apps Kameraanwendungen das KI-Modul nahtlos und nutzen die NPU automatisch für kompatible Nachbearbeitungsfunktionen. Raspberry Pi Camera Module 3 Raspberry Pi Camera Module 3 ist eine Kompaktkamera von Raspberry Pi. Es bietet einen IMX708 12-Megapixel-Sensor mit HDR und verfügt über einen Autofokus mit Phasenerkennung. Das Camera Module 3 ist in Standard- und Weitwinkelvarianten erhältlich, die beide mit oder ohne Infrarot-Sperrfilter erhältlich sind. Das Camera Module 3 kann sowohl Full-HD-Videos als auch Fotos aufnehmen und bietet einen HDR-Modus mit bis zu 3 MP. Sein Betrieb wird vollständig von der libcamera-Bibliothek unterstützt, einschließlich der schnellen Autofokus-Funktion des Camera Module 3: Dies macht es für Anfänger einfach zu bedienen und bietet gleichzeitig viel für fortgeschrittene Benutzer. Das Camera Module 3 ist mit allen Raspberry-Pi-Modellen kompatibel. Buch: Edge AI Made Practical – AI Projects for the Raspberry Pi with the AI HAT+ Edge-KI revolutioniert Alltagsgeräte, indem sie Intelligenz genau dort integriert, wo sie am wichtigsten ist: direkt in der Hardware. Dank On-Device-Inferenz kann eine Kamera Besucher sofort erkennen, ein Smartphone Sprache übersetzen, ohne Audio in die Cloud zu streamen, und ein Wearable Anomalien in Echtzeit erkennen – schnell, datenschutzfreundlich und zuverlässig, selbst wenn die Netzwerkverbindung ausfällt. Dieses Buch ist Ihr praktischer Leitfaden zum Bau solcher Systeme mit dem Raspberry Pi AI HAT+ und dem Hailo-8L-Beschleuniger. Sie beginnen mit den Grundlagen: Kernkonzepte von KI und maschinellem Lernen, Funktionsweise neuronaler Netze und die wesentlichen Unterschiede zwischen Edge AI und Cloud AI – sowie eine ehrliche Betrachtung ethischer Aspekte und zukünftiger Auswirkungen. Dieses Bundle enthält: Buch: Edge AI Made Practical Raspberry Pi AI HAT+ (13 TOPS) Raspberry Pi Camera Module 3 Aktiver Kühler für Raspberry Pi 5 FPC Display-Kabel für Raspberry Pi 5 (300 mm) Elektor Komponenten-Kit 40-poliger GPIO-Header Ampelmodul Rote LED, 5 V, mit integriertem Widerstand Gelbe LED, 5 V, mit integriertem Widerstand Grüne LED, 5 V, mit integriertem Widerstand Blaue LED, 5 V, mit integriertem Widerstand Steckbrett (400 Tie-Points) 10 Dupont-Drähte (male-female) DHT22-Sensormodul Servomotor Erforderlich Raspberry Pi 5

Lesen (+) (–)

This collection features the best of Elektor Magazine's articles on embedded systems and artificial intelligence. From hands-on programming guides to innovative AI experiments, these pieces offer valuable insights and practical knowledge for engineers, developers, and enthusiasts exploring the evolving intersection of hardware design, software innovation, and intelligent technology. Contents Programming PICs from the Ground UpAssembler routine to output a sine wave Object-Oriented ProgrammingA Short Primer Using C++ Programming an FPGA Tracking Down Microcontroller Buffer Overflows with 0xDEADBEEF Too Quick to Code and Too Slow to Test? Understanding the Neurons in Neural NetworksEmbedded Neurons MAUI Programming for PC, Tablet, and SmartphoneThe New Framework in Theory and Practice USB Killer DetectorBetter Safe Than Sorry Understanding the Neurons in Neural NetworksArtificial Neurons A Bare-Metal Programming Guide Part 1: For STM32 and Other Controllers Part 2: Accurate Timing, the UART, and Debugging Part 3: CMSIS Headers, Automatic Testing, and a Web Server Introduction to TinyMLBig Is Not Always Better Microprocessors for Embedded SystemsPeculiar Parts, the Series FPGAs for BeginnersThe Path From MCU to FPGA Programming AI in Electronics DevelopmentAn Update After Only One Year AI in the Electronics LabGoogle Bard and Flux Copilot Put to the Test ESP32 and ChatGPTOn the Way to a Self-Programming System… Audio DSP FX Processor Board Part 1: Features and Design Part 2: Creating Applications Rust + EmbeddedA Development Power Duo A Smart Object CounterImage Recognition Made Easy with Edge Impulse Universal Garden LoggerA Step Towards AI Gardening A VHDL ClockMade with ChatGPT TensorFlow Lite on Small MicrocontrollersA (Very) Beginner’s Point of View Mosquito DetectionUsing Open Datasets and Arduino Nicla Vision Artificial Intelligence Timeline Intro to AI AlgorithmsPrompt: Which Algorithms Implement Each AI Tool? Bringing AI to the Edgewith ESP32-P4 The Growing Role of Edge AIA Trend Shaping the Future

Lesen (+) (–)

Diese Ausgabe steht allen GOLD- und GREEN-Mitgliedern auf der ElektorMagazine-Website zum Download bereit! Sind Sie noch kein Mitglied? Hier klicken! Beschleunigung der IoT-Innovation Ein WLAN-Bilderrahmen mit farbigem E-Ink-Display Anleitung ESP-Launchpad Von Null auf Flash in wenigen Minuten ESP32 und ChatGPT Auf dem Weg zu einem selbstprogrammierenden System Walkie-Talkie mit ESP-NOW Nicht ganz WLAN, nicht ganz Bluetooth, aber... Von der Idee zur Schaltung mit dem ESP32-S3 Ein Leitfaden für die Prototypenentwicklung mit Espressif-Chips AIoT-Chip-Innovation Ein Interview mit Espressif-CEO Teo Swee-Ann ESP32 mit Wokwi simulieren Der virtuelle Zwilling Ihres Projekts Ausprobiert: die ESP32-S3-BOX-3 Eine umfassende AIoT-Entwicklungsplattform Mein Elektronik-Arbeitsplatz Einblicke und Tipps von Espressif-Ingenieuren Die ESP-RainMaker-Story Wie wir „Ihre“ IoT-Cloud entwickeln Zusammenbau des Elektor-Kits Cloc 2.0 Ein Elektor-Produkt, getestet von Espressif Ausgepackt: der ESP32-P4 Die nächste Ära der Mikrocontroller Rost + Eingebettet Ein Power-Duo für die Entwicklung Wer sind die von Rust begeisterten Embedded-Entwickler? Wie Espressif Embedded Rust für den ESP32 kultiviert Zeitleiste der SoC-Reihe von Espressif Aufbau spezieller SPS mit Espressif-Lösungen Mit den Techniken und Funktionen des ISOBUS-Protokolls Das ESP32-S3-VGA-Board Bitlunis aufregende Reise in die Produktentwicklung Akustischer Fingerabdruck mit ESP32 Songerkennung mit dem Open-Source-Projekt Olaf Zirkularer Weihnachtsbaum 2023 Weihnachtszeit, eine High-Tech-Annäherung Für ein einfacheres und komfortableres Leben Ein Amateurprojekt basierend auf dem ESP8266-Modul von Espressif Wie man IoT-Apps ohne Software-Expertise erstellt Mit der Blynk IoT-Plattform und Espressif-Hardware Erstellung einer intelligenten Benutzeroberfläche auf ESP32 Schnelle und einfache IoT-Entwicklung mit M5Stack Prototyping eines Energiezählers mit ESP32 Ein Distributor für IoT und mehr – mit Mehrwert Tiefe Einblicke: Ein Interview mit Arduino über den Nano ESP32 Alessandro Ranellucci und Martino Facchin diskutieren über die Zusammenarbeit mit Expressif IoT-Chip-Innovationen Einblicke von und in Espressif Rationelle MCU-Programmierung dank ESP Privilege Separation Ein Open-Source-Spracherkennungsserver ...und die ESP-BOX Das mitdenkende Auge Gesichtserkennung und mehr mit ESP32-S3-EYE Knopfzellen-Sender mit ESP32-C2 Entwurf und Leistungsbewertung Matter – ein Meilenstein für das Smart Home So schalten Sie das IoT-Potenzial von Smart Home frei Tech the Future: Wohin steuert Smart Home IoT?

Lesen (+) (–)

Diese Ausgabe steht allen GOLD- und GREEN-Mitgliedern auf der ElektorMagazine-Website zum Download bereit! Sind Sie noch kein Mitglied? Hier klicken! Anzahl der Erfassungen Ein Objektdetektor und -zähler auf dem Raspberry Pi 5 Spannungsreferenz mit Arduino Pro Mini Linearisieren und kalibrieren Sie analoge Eingänge FPGAs für Einsteiger Der Weg vom Mikrocontroller zur FPGA-Programmierung Update: STM32 Wireless Innovation Design Contest 2024 Bluetooth LE mit MAUI Steuer-Apps für Android und Co. Breakout-Board für Port-Erweiterung Mehr I/Os für Ihr Entwicklungssystem AI-Spezialist Machine Learning mit dem Jetson Nano 2024: Eine Odyssee in die KI Erste Gehversuche mit TensorFlow 262.144 Wege, das Spiel des Lebens zu spielen Ein Leserprojekt in Kürze Aus dem Leben gegriffen Der Chinesische Drache Bringen Sie Ihren DC-Bürstenmotor zum Laufen! Beispielprojekte aus dem Motor Control Development Bundle von Elektor ESP32-RS232-Adapter Wireless-Anbindung klassischer Messgeräte Aller Anfang... ...muss nicht schwer sein: Mehr über Operationsverstärker Empfehlungen für ESP-Bibliotheken Piezoelektrische Bauelemente Bemerkenswerte Bauteile Ein intelligenter Objektzähler Bilderkennung leicht gemacht mit Edge Impulse Meistern Sie die kniffligsten Probleme Ihrer Embedded-Entwicklung! ESP32-Terminal Ein Handheld-Gerät mit Touch-Display Erste Schritte mit dem Zephyr RTOS Sehr leistungsfähig, aber schwer zu. Preisgekrönte Ethik Ein Gespräch mit CTO Alexander Gerfer von Würth Elektronik eiSos über die Ermöglichung von Innovation und achtsames Verhalten Projekt 2.0 Korrekturen, Updates und Leserbriefe

Lesen (+) (–)

Diese Ausgabe steht allen GOLD- und GREEN-Mitgliedern auf der ElektorMagazine-Website zum Download bereit! Sind Sie noch kein Mitglied? Hier klicken! Arduino Portenta Machine Control und Arduino Potenta H7 Ein CAN-zu-MQTT Gateway Demo Projekt Ausgepackt: Der Elektor-LCR-Meter-Bausatz von Elektor MicroPython hält Einzug in die Arduino-Welt Vernetzte Projekte, einfach eingerichtet Ihr Weg in die Arduino-Cloud Einführung in TinyML Groß ist nicht immer besser Arduino K-Weg Komfortableres Schreiben von Arduino-Sketches Lernen Sie Arduino kennen! Erste Schritte mit Portenta X8 Sichere Softwareverwaltung mit Containern Skalierbare, sichere Anwendungen erstellen, in Betrieb nehmen und pflegen Arduino Portenta X8 mit dem i.MX 8M Mini-Anwendungsprozessor von NXP und dem EdgeLock Secure Element SE050 Wie ich mein Haus automatisiert habe Arduino-CEO Fabio Violante entwickelt und teilt Lösungen Altair-8800-Emulator Hardware-Simulation eines alten Computers MS-DOS auf dem Portenta-H7-Board Alte Software auf moderner Hardware ausführen Bauen Sie es selbst an Eine digital gesteuerte Anzuchtbox für Indoor-Farming Kann Hausautomatisierung den Planeten retten? MQTT auf dem Arduino Nano RP2040 Connect Professionelle Anwendungen mit Arduino Pro Intelligente Backöfen der nächsten Generation Tagvance sorgt mit Arduino für sicherere Baustellen Santagostino ist da! mit einer Fernüberwachung, die KI für vorausschauende Wartung nutzt Höchste Sicherheit mit der MKR-basierten Lösung von RIoT Secure Eine neue Generation des Wassermanagements mit Open-Source Senso Abholzung mit Schallanalyse aufspüren Die Arduino-Bibliothek Mozzi für Klangsynthese Einblicke von Tim Barrass Das neue Portenta-X8-Board (mit Linux!) und Max Carrier machen es möglich! Wie Arduino Schülern hilft, zukünftige Fähigkeiten zu entwickeln Must-Haves für Ihren Elektronik-Arbeitsplatz Die Bedeutung der Robotik in der Ausbildung Ein zuverlässiges IoT auf Basis von LoRa Ausgepackt: die Portenta-Maschinensteuerung 8-Bit-Gaming mit Arduboy Reduzierung des Wasserverbrauchs auf der Pferderennbahn Ein IoT zur ständigen Überwachung von Bodenfeuchtigkeit und Temperatur Das Panettone-Projekt Ein Robotsystem zur Verwaltung von Sauerteigstartern Unterstützung durch Arduino-Reseller Space Invaders mit Arduino Kunst mit Arduino Inspirierende Einblicke von Künstlern und Designern Arduino-Produktkatalog Die Zukunft von Arduino David und Fabio orakeln

Lesen (+) (–)

AI Projects for the Raspberry Pi with the AI HAT+ Edge AI is transforming everyday devices by putting intelligence where it matters most: directly inside the hardware. With on-device inference, a camera can recognize a visitor instantly, a phone can translate speech without streaming audio to the cloud, and a wearable can detect anomalies in real time—fast, private, and reliable even when the network disappears. This book is your practical guide to building exactly those kinds of systems with the Raspberry Pi AI HAT+ and the Hailo-8L accelerator. You’ll start with clear foundations: core AI and machine-learning concepts, how neural networks work, and what truly distinguishes Edge AI from cloud AI—plus an honest look at ethical considerations and future impacts. Then it’s straight to hands-on physical computing. Step by step, you’ll set up Raspberry Pi OS, power and cooling, and develop in Python using the Thonny IDE. You’ll learn GPIO basics with lights and servos, mount the AI HAT+ hardware, install and verify the Hailo software stack, and connect the right camera—official modules or USB webcams, even multiple cameras. From your first pipeline to real projects, you’ll run person detection, pose estimation, segmentation, and depth estimation, then level up with YOLO object detection: smart alerts, guest counters, and custom extensions. You’ll even connect vision to motion by combining gesture recognition with servo-driven mechanisms, including a robotic arm. With troubleshooting tips, hardware essentials, and a practical Python refresher, this book turns Edge AI from buzzword into buildable reality.

Lesen (+) (–)

Diese Ausgabe steht allen GOLD- und GREEN-Mitgliedern auf der ElektorMagazine-Website zum Download bereit! Sie sind noch kein Mitglied? Hier klicken! Ein autonomer SensorknotenLoRa-Datenübertragung und Solar-Stromversorgung Elektor eXpansion Board v1.0Für ESP32-S3 und andere XIAO-Controller-Boards Modelleisenbahn mit KameraEinbau eines ESP32-CAM-Moduls Breitband-Magnetantenne für LangwelleMehrere Sender ohne Abstimmung TensorFlow Lite auf kleinen MikrocontrollernEin (sehr) einsteigerfreundlicher Blickwinkel Ein Hub für RS-422 und RS-485Verdrahten Sie Ihre Geräte wie einen Stern HF-SondeMit LED-Balkenanzeige Aller Anfang...muss nicht schwer sein: mehr Verstärkerschaltungen MultiLayer-SegmentierungEin neuer Ansatz für adressierbare LED-Streifen Open VarioOpen-Source Multifunktions-Variometer für Gleitschirmflieger Aus dem Leben gegriffenÜber die Selbstverständlichkeit der Dinge KI-gestützter WasserzählerTeil 2: Firmware-Installation, Anwendung und Montage Intelligente LandwirtschaftML-basierte Schädlingserkennung mit IoT-Vernetzung Warum Anybus CompactCom die ideale Wahl für die industrielle Embedded-Kommunikation ist Kommunikationsstandard IQRFZuverlässigkeit für verlustbehaftete drahtlose Mesh-Netzwerke mit niedriger Rate Bau eines intelligenten AgrarrobotersWelche wesentlichen technischen Überlegungen und Herausforderungen müssen Entwickler von Agrarrobotern berücksichtigen? Audio-Notchfilter mit einstellbarer FrequenzUniverselle Lösung zur Unterdrückung von Frequenzen im Audiobereich Das System LeoINAGPSNützliche Einblicke in Ihr Elektrofahrzeug Solarbetriebener LoRa-KnotenEine modulare, kompakte und vielseitige IoT-Lösung AWS für Arduino und Co.Teil 2: Daten senden mit AWS-IoT-ExpressLink Projekt 2.0Korrekturen, Updates und Leserbriefe 2024: Eine Odyssee in die KIBeschleuniger: Desktop vs. Embedded, ein Blick auf einige Optionen ESP32-ReichweitenverlängererEine einfache Antennenmodifikation

Lesen (+) (–)